Si haces una búsqueda rápida en internet sobre las profesiones con más demanda en la actualidad, verás que las relacionadas con las Ciencias de Datos ocupan los primeros puestos. Como dice el refrán, un dato es mejor que un relato y, por eso, las empresas toman sus decisiones basándose en ellos. Sin embargo, dentro de todo este universo existen varias carreras específicas y es importante conocer sus diferencias. Entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering se concentra la mayor parte de los perfiles profesionales del área.

Por eso, si estás pensando en cambiar de trabajo y de sector hacia la los datos, en este artículo ahondamos en el panorama del sector, las opciones y las posibilidades que ofrecen estas tres disciplinas.

Resumen de las tres mejores profesiones de datos

Para comprender las diferencias entre Data Science, Data Analytics y Data Engineering, lo mejor es conocer de qué va cada una de ellas, cuáles son sus áreas de acción y las habilidades y herramientas involucradas. Te lo contamos.

Data Analytics

Qué es Data Analytics

Aquí nos encontramos en la parte más cercana al negocio y al mundo real, y más alejada de las cuestiones técnicas. El Análisis de Datos es una suerte de auditoría de datos, los cuales se observan con lupa para describir y comprender el funcionamiento de todo tipo de fenómenos.

Si trabajas como analista, una de tus principales tareas es responder a la pregunta «¿qué está pasando?». Esto lo haces a partir del comportamiento observado en los datos, del cual extraerás conclusiones que deberás transformarlas en gráficos, reportes e informes. Es por eso que la parte visual juega un rol importante, pues tienes que asegurarte de que todo sea entendible para el resto de personas del equipo, que tal vez, no tienen los mismos conocimientos que tú.

Asimismo, tiene mucho peso el storytelling, es decir, la construcción de una historia alrededor de los datos. Esto es muy relevante a la hora de hacer presentaciones, que son el pan de cada día de estas profesionales.

Si todavía no lo hemos explicado lo suficientemente bien, te ponemos un ejemplo:

Imagina que tienes una montaña de datos sin procesar, una mezcla de cifras, textos e imágenes que parecen no tener sentido a primera vista. El análisis de datos es como un detective que se adentra en esta montaña para buscar pistas y encontrar respuestas. Es el proceso de examinar estos conjuntos de datos para extraer conclusiones significativas y útiles. Esto incluye:

• Recopilación de datos: Obtener datos relevantes de diversas fuentes.
• Organización: Ordenar y estructurar los datos de manera que sean más fáciles de analizar.
• Interpretación: Aplicar técnicas estadísticas y modelos para encontrar patrones y tendencias.
• Presentación: Mostrar los hallazgos de una manera comprensible y útil para la toma de decisiones.

Herramientas y conocimientos en Análisis de Datos

En cuanto a herramientas, una analista de datos maneja hojas de cálculo, así como el lenguaje de programación Python y R, dos de los más usados en ciencias de datos. También presume de dominio en software de visualización como Microsoft, Power BI o Tableau, que sirven para mostrar los datos de forma atractiva e interactiva. Además, debe tener buenas habilidades para la comunicación escrita y ser capaz de relacionarse con otras personas y trabajar codo con codo con el resto del equipo. Esta y otras herramientas, habilidades y tecnologías las impartimos en nuestro Bootcamp de Data Analytics para mujeres.

Salidas laborales en Data Analytics

El campo del análisis de datos ofrece una amplia gama de oportunidades laborales debido a la creciente demanda de profesionales capaces de interpretar grandes volúmenes de datos y transformar esta información en decisiones estratégicas. Aquí te compartimos algunas de las salidas laborales más populares y en auge dentro de este sector:

• Analista de Datos
• Consultora de Data Analytics
• Analista de Marketing Digital
• Analista de finanzas

Data Science

Qué es Data Science

Si una analista de datos es una auditora, una científica de datos viene a ser una exploradora. Lo que hace es utilizar las cifras y convertirlas en nueva información a partir de la cual se toman decisiones en la empresa.

Aquí hablamos de la detección y predicción de tendencias, y la creación de regresiones a partir de datos actuales. Vamos, que es coger los datos del pasado hacia el presente, del presente hacia el pasado y de estos dos hacia el futuro. Clarísimo.

Herramientas y conocimientos en Data Science

A partir de este punto se hace necesario tener ciertas nociones de programación, en especial en Python y R. Esto ayuda a las data scientists a crear sus propios software y modelos matemáticos que les permitan ordenar y extraer información de forma más eficiente. Además, pueden diseñar algoritmos específicos que se adapten a las necesidades de cada caso para ahorrar tiempo y esfuerzo en el proceso. Lo que todas queremos.

Siguiendo la línea anterior, las data engineers también suelen estar familiarizadas con el machine learning, y la minería de datos. De igual forma, el análisis estadístico forma parte de su día a día y los conocimientos de matemáticas aplicadas son más que bienvenidos.

Data Engineering

Qué es Data Engineering

Esta es la parte más técnica de todo este mundillo. Lo que hace una ingeniera de datos, o data engineer, es trabajar al principio y al final de los proyectos basados en datos. ¿En español? Pues es simple.

Al principio, importa los datos que van a usarse, hace un pequeño filtrado en caso de que se trate de un volumen muy grande, y los estructura para hacer más fácil su manejo. Al final, se encarga de implementar y poner en marcha algún modelo especial que surge como resultado de todo el proceso de análisis y empleo de datos.

Las ingenieras, sí o sí, saben programar. De hecho, es habitual que sean programadoras que se han especializado en data o que han ido moviéndose poquito a poco hacia esta dirección.

De ellas depende la creación de sistemas de almacenamiento que serán la base del resto de las etapas. Es decir, no solo se quedan en la obtención de los datos, sino que también desarrollan los entornos en los que se van a manejar y que servirán de soporte para el resto de profesionales que hacen parte del proyecto.

Herramientas y conocimientos en Data Engineering

Las personas dedicadas a esta área se sienten como peces en el agua trabajando con varios lenguajes de programación y bases de datos. También se llevan de maravilla con herramientas de servicios en la nube como Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Amazon Web Services o IBM C.

Principales diferencias entre Data Analytics, Data Science y Data Engineering

Aunque por sus nombres te puedan sonar disciplinas similares, aunque las tres trabajan con datos, cada una tiene su propio rollo y especialidad. Si estás pensando en meterte en el campo de los datos o simplemente quieres entender mejor de qué va todo esto, es importante conocer las diferencias clave entre estos roles. Aquí te dejamos una tabla sencilla que resume los puntos más importantes y las diferencias más marcadas entre Data Analytics, Data Science y Data Engineering.

¿Qué perfil debo elegir: Data Analyst, Data Scientist o Data Engineer?

Como ya ves, cada una tiene sus propias especialidades, enfoques y todas son cruciales en el ecosistema de datos. Sin embargo, si estás buscando la mejor manera de dar tus primeros pasos en esta industria en crecimiento, el camino más accesible y directo es comenzar aprendiendo Data Analytics. Esta área  te permitirá desarrollar habilidades fundamentales en análisis de datos, visualización y toma de decisiones basadas en datos, proporcionándote una base sólida y preparándote para avanzar hacia roles más especializados en el futuro.

Qué tengo que estudiar para ser Data Analyst o Analista de Datos

A la hora de tomar la decisión de emprender un nuevo camino formativo, y sobre todo en el sector tecnológico, suele surgir la duda: ¿qué es mejor un máster o un bootcamp? Sin duda, todo depende de diferentes factores y nada está escrito en piedra. En Adalab nos dedicamos desde 2016 a formar a mujeres para entrar en la industria tech. Ya son más de 1.000 las que han pasado por nuestras aulas virtuales y el 95% nos recomienda. Así que te adelantamos la respuesta: para ser Analista de Datos es muy buena opción estudiar un bootcamp. 

En el nuestro podrás formarte en modalidad part-time en 23 semanas, o en el formato más intensivo, 14 semanas a tiempo completo. Elijas el que elijas, aprenderás lo mismo: todas las habilidades tecnológicas que demandan las empresas en la actualidad. Entre ellas están: 

• Python
• Jupyter
• MySQL
• Pandas
• NumPy
• Tableau
• PowerBi

El análisis de datos es uno de los protagonistas de la nueva revolución digital y dominarlo es sinónimo de oportunidades. Si tú también quieres ser parte de esto, nuestro Bootcamp de Data Analytics es el primer paso. Apúntate y aprende desde cero todos los conocimientos y habilidades que necesitas para empezar a trabajar en un entorno dinámico que no hace sino crecer. Contáctanos y comienza tu proceso de admisión para convertirte en una Adalaber.